numpy.array如何设置二维数组

要创建一个二维数组，可以使用 numpy 库中的 numpy.array() 方法。具体操作如下：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 打印数组
print(arr)

上述代码将创建一个 3x3 的二维数组，数组中包含了 1 到 9 的整数。你可以根据自己的需求修改数组的大小和内容。

相关问题

np.array创建二维数组怎么

要使用np.array创建二维数组，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 导入numpy库：首先，你需要导入numpy库，可以使用以下代码导入：
import numpy as np
2. 使用np.array函数创建二维数组：使用np.array函数可以将列表或元组转换为二维数组。你可以在函数中传入一个嵌套的列表或元组，其中每个内部列表或元组代表二维数组的一行。以下是创建一个二维数组的示例代码：
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
这将创建一个二维数组b，其中包含3行3列的元素。
3. 打印数组信息：你可以使用print函数来打印该数组的内容、类型和数据类型。以下是打印二维数组的示例代码：
print(b)
print(type(b))
print(b.dtype)
这将分别打印出二维数组b的内容、类型和数据类型。
请注意，dtype代表数组中元素的数据类型，比如int32表示32位整数。
以上就是使用np.array创建二维数组的步骤。希望对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

numpy.where筛选二维数组

numpy库中的`where()`函数是一个非常有用的工具，用于根据指定条件在二维数组中选择元素并返回一个新的数组。它的基本语法是`numpy.where(condition, x, y)`，其中：

- `condition`：这是一个布尔型的二维数组，如果某个位置的值为True，则对应位置的结果来自数组`x`；如果为False，则来自数组`y`。
- `x` 和 `y`：这两个参数都是可以是相同形状或者与`condition`匹配形状的一维或二维数组，它们会被应用到满足相应条件的位置。

例如，假设你有一个二维数组`arr`，你想找出所有大于0的元素及其索引，你可以这样做：

arr = np.array([[1, -2, 3], [4, -5, 6]])
mask = arr > 0
result = np.where(mask, arr, 0)

在这个例子中，`mask`会是一个布尔数组，表示原数组中每个元素是否大于0。`np.where(mask, arr, 0)`会选择出所有大于0的元素，并将其他位置填充为0。